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<\/span><\/div>Tout d'abord, une anecdote sur les pi\u00e8ges des\u00a0pas<\/em>\u00a0en utilisant data.<\/p>\n En 1984, le jeune Michael Jordan - aujourd'hui consid\u00e9r\u00e9 comme le meilleur joueur de basket-ball de tous les temps - vient de remporter le championnat universitaire am\u00e9ricain de basket-ball en Caroline du Nord. Il est l'un des trois premiers choix de la draft de la NBA, qui s\u00e9lectionne les meilleurs joueurs des universit\u00e9s am\u00e9ricaines. Mais \u00e0 l'\u00e9poque, les shooting guards \u00e9taient consid\u00e9r\u00e9s comme plus petits et moins impressionnants que les pivots. En raison de ce raisonnement, et\u00a0ind\u00e9pendamment du data qui indiquait son potentiel extraordinaire<\/em>, Adidas a refus\u00e9 \u00e0 deux reprises de sponsoriser Jordan.<\/p>\n R\u00e9sultat ? Nike - le plus grand concurrent d'Adidas - a demand\u00e9 \u00e0 Jordan de cr\u00e9er sa propre ligne de chaussures. \u00c0 ce jour, 100 millions de paires d'Air Jordan ont \u00e9t\u00e9 vendues. L'immense succ\u00e8s commercial de la marque Jordan g\u00e9n\u00e8re encore aujourd'hui un chiffre d'affaires de 3 milliards de dollars gr\u00e2ce \u00e0 celui qui a \u00e9t\u00e9 \u00e9lu six fois meilleur joueur de la NBA. Une le\u00e7on que toute entreprise devrait retenir :\u00a0toujours<\/em>\u00a0Tirez le meilleur parti de votre data.<\/p>\n<\/div> Data vous aide \u00e0 optimiser ce qui existe d\u00e9j\u00e0<\/strong>: Le logiciel d'UPS donne \u00e0 chacun de ses chauffeurs des itin\u00e9raires sp\u00e9cifiques \u00e0 suivre, mais ce ne sont pas toujours les itin\u00e9raires les plus courts : ils ne tiennent pas compte de la distance \u00e0 parcourir, mais plut\u00f4t du moins grand nombre de virages \u00e0 gauche \u00e0 effectuer sur chaque itin\u00e9raire. En analysant les data, ils se sont aper\u00e7us que 60% des accidents \u00e9taient dus \u00e0 des virages \u00e0 gauche, et seulement 3% \u00e0 des virages \u00e0 droite (qui n\u00e9cessitent plus de temps d'attente).<\/p>\n<\/div><\/li> Analyse, pr\u00e9vision et optimisation<\/strong>data devient ainsi un \u2018facteur de production\u2019 plut\u00f4t qu'un \u2018facteur d'innovation\u2019. Toutes ces initiatives sont li\u00e9es \u00e0 des ROI significatifs, dont les enjeux peuvent se chiffrer en centaines de points de chiffre d'affaires ou de marges incr\u00e9mentales.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Le Data permet de prendre de meilleures d\u00e9cisions qui am\u00e9liorent les performances de l'entreprise, mais comment adapter l'organe de d\u00e9cision et la gouvernance de l'entreprise pour mieux tirer parti de l'\u00e8re du data ?<\/p>\n<\/div> Les entreprises doivent r\u00e9soudre leurs \u2018data dette<\/a>\u2019une dette technologique accumul\u00e9e tout au long du cycle de vie de data. Nous avons une multiplicit\u00e9 de syst\u00e8mes informatiques tr\u00e8s complexes, qui se sont superpos\u00e9s au fil du temps, avec des sources data tr\u00e8s souvent mal document\u00e9es, parfois incoh\u00e9rentes, difficiles d'acc\u00e8s, et qui ne sont pas conformes aux r\u00e8gles en vigueur (internes ou externes comme GDPR). Cette \u2018 dette \u2019 fait perdre beaucoup de temps dans la mobilisation d'informations fiables pour l'analyse.<\/p>\n Le cas de l'un des principaux clients pharmaceutiques de Artefact en est une bonne illustration. Jusqu'\u00e0 r\u00e9cemment, l'entreprise n'\u00e9tait pas en mesure d'obtenir son chiffre d'affaires par produit en raison de l'impossibilit\u00e9 de croiser son r\u00e9f\u00e9rentiel de produits de l'usine de production avec son r\u00e9f\u00e9rentiel transactionnel, qui contient des donn\u00e9es financi\u00e8res data organis\u00e9es par point de vente : une situation irrationnelle alors que l'entreprise ne disposait pas de son propre r\u00e9f\u00e9rentiel data.<\/p>\n Plus on laisse la dette de data s'accumuler, plus il est co\u00fbteux de la rectifier. Traiter data comme un actif strat\u00e9gique signifie accepter d'investir dans un programme visant \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9, la documentation et l'accessibilit\u00e9 de data, et ce de mani\u00e8re durable au fur et \u00e0 mesure que les sources se multiplient.<\/p>\n<\/div> Le talent est devenu\u00a0les<\/em>\u00a0facteur d\u00e9cisif \u00e0 l'\u00e8re num\u00e9rique. L'acc\u00e8s \u00e0 la technologie est un bien si universellement accessible que l'\u00e9mergence d'une soci\u00e9t\u00e9 de l'information est devenue une r\u00e9alit\u00e9.\u00a0pas de code<\/a>, et l'informatique cloud, sont de plus en plus associ\u00e9s \u00e0 des services cl\u00e9s en main tels que le stockage et l'exploitation d'une base data ou la construction automatique d'algorithmes.<\/p>\n La guerre du recrutement est tr\u00e8s s\u00e9rieuse - parmi les sept millions d'offres d'emploi disponibles aux \u00c9tats-Unis publi\u00e9es sur LinkedIn (70% du total), par exemple, deux sur sept concernent des postes li\u00e9s \u00e0 data. Le rythme des changements technologiques est si rapide qu'il est impossible d'\u00e9tablir un cadre de comp\u00e9tences \u00e0 tout moment.<\/p>\n Cette acc\u00e9l\u00e9ration est due aux cadres technologiques cloud \u00e0 gros budget soutenus par les GAFA, aux laboratoires de recherche et aux algorithmes gratuits d'un r\u00e9seau mondial de 100 000 chercheurs, ainsi qu'\u00e0 l'adoption presque imm\u00e9diate et \u00e0 l'utilisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e de l'open source dans le monde des start-ups.<\/p>\n Dans un environnement o\u00f9 la technologie \u00e9volue si rapidement, les entreprises doivent \u00eatre en mesure de d\u00e9velopper leurs propres talents. Pour les grandes entreprises en particulier, de vastes programmes de formation et de recyclage seront n\u00e9cessaires :<\/p>\n<\/div> Lorsque l'on consid\u00e8re les talents dont on aura besoin demain, il est tentant de se concentrer uniquement sur la technologie et de supposer que la prochaine g\u00e9n\u00e9ration sera exclusivement compos\u00e9e d'ing\u00e9nieurs et de scientifiques data. Il est clair qu'ils seront n\u00e9cessaires et qu'il y aura m\u00eame une p\u00e9nurie au cours des prochaines ann\u00e9es, mais ce n'est qu'une partie de l'histoire. Dans un monde o\u00f9 les data et les algorithmes peuvent automatiser les t\u00e2ches manuelles, r\u00e9p\u00e9titives et chronophages, et o\u00f9 la technologie est de plus en plus accessible, il y a beaucoup de place pour d'autres types de talents : r\u00e9solution de probl\u00e8mes, cr\u00e9ativit\u00e9, relations interpersonnelles, etc.<\/p>\n<\/div> Dans le domaine technologique, il existe un mouvement progressif important vers la d\u00e9centralisation, qui a commenc\u00e9 par des perc\u00e9es technologiques (par exemple, les crypto-monnaies ou le m\u00e9tavers qui sont des syst\u00e8mes d\u00e9centralis\u00e9s), mais aussi des syst\u00e8mes informatiques (cloud, o\u00f9 nous partageons nos machines, ou des architectures de calcul distribu\u00e9 telles que\u00a0Hadoop<\/a>, un cadre mondialement connu pour la r\u00e9partition des calculs sur diff\u00e9rents serveurs).<\/p>\n La d\u00e9centralisation est \u00e9galement valable en mati\u00e8re de gouvernance. Pourquoi ? Parce que la centralisation est impossible : il y a tout simplement trop de data, avec des sources mal contr\u00f4l\u00e9es, qui peuvent facilement \u00eatre mal interpr\u00e9t\u00e9es sans connaissance du contexte. Voici quelques avantages de la d\u00e9centralisation en mati\u00e8re de gouvernance :<\/p>\n<\/div> 2. Laisser \u2018celui qui sait\u2019 prendre la meilleure d\u00e9cision<\/p>\n<\/div><\/li> 3. Donner un mandat aux d\u00e9cideurs - avec des limites et une boucle de contr\u00f4le, bien s\u00fbr.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Cela implique un changement organisationnel profond ax\u00e9 sur la connaissance : l'organisation en tant qu'ensemble autonome, constitu\u00e9 de communaut\u00e9s conscientes organis\u00e9es autour de la connaissance. Chez Artefact, par exemple, nous avons veill\u00e9 \u00e0 ce que certaines entit\u00e9s (chapitres, tribus, guildes) puissent d\u00e9cider elles-m\u00eames de choses tr\u00e8s importantes, comme les salaires, les primes, les prix et les offres, et m\u00eame la dotation en personnel ! Nous avons cr\u00e9\u00e9 une gouvernance enti\u00e8rement d\u00e9centralis\u00e9e.<\/p>\n<\/div> Certaines mesures ne sont pas n\u00e9cessaires \u00e0 la prise de d\u00e9cision et peuvent facilement \u00eatre supprim\u00e9es au profit d'autres outils de gestion plus proactifs. Voici un exemple pour illustrer ce concept :<\/p>\n Le compte de r\u00e9sultat n'est rien d'autre que le bilan de l'entreprise. Il est inutile pour la prise de d\u00e9cision et ne sert en rien la relation avec l'investisseur. (Nous ne regardons presque jamais le chiffre d'affaires et l'EBITDA, ce qui revient \u00e0 regarder les performances pass\u00e9es et non les performances futures).<\/p>\n Au lieu de cela, pour le Artefact, nous avons pass\u00e9 du temps \u00e0 construire un d\u00e9partement financier data-driven tr\u00e8s avanc\u00e9. Nous avons construit un entrep\u00f4t financier data connect\u00e9 en temps r\u00e9el \u00e0 un data platform, avec nos principaux outils Salesforce pour l'estimation du pipeline, un outil de recrutement, notre base data RH et notre ERP pour les contrats avec les clients. Nous avons ainsi cr\u00e9\u00e9 un fichier en temps r\u00e9el contenant sept indicateurs cl\u00e9s r\u00e9sumant la sant\u00e9 op\u00e9rationnelle de l'entreprise \u00e0 l'avenir et partag\u00e9 avec les investisseurs - un outil bien plus significatif et utile pour une meilleure prise de d\u00e9cision.<\/p>\n Par exemple, nous pouvons r\u00e9pondre \u00e0 nos actionnaires et nous engager avec eux sur des questions telles que la demande pr\u00e9vue dans six mois ou la composition suppos\u00e9e de notre main-d'\u0153uvre (ce qui est essentiel dans un contexte de croissance rapide et de difficult\u00e9s de recrutement).<\/p>\n Les indicateurs de performance cl\u00e9s sont d\u00e9compos\u00e9s en objectifs et r\u00e9sultats cl\u00e9s (OKR) partag\u00e9s par les principaux partenaires de l'entreprise, et nous les partageons tous \u00e9galement. Ce sont des outils pr\u00e9cieux qui d\u00e9composent toute strat\u00e9gie en objectifs mesurables, puis en deux ou trois sous-objectifs partag\u00e9s par tous les employ\u00e9s.\u00a0Andy Grove<\/a>, qui les a enseign\u00e9es \u00e0 John Doerr, lequel a \u00e9crit \u00e0 son tour l'ouvrage intitul\u00e9 \u2018La vie de l'homme\".\u2018Mesurer ce qui est important<\/a>\u2019Les OKR permettent aux employ\u00e9s d'\u00eatre valoris\u00e9s pour leurs r\u00e9alisations et non pour leurs dipl\u00f4mes ou leurs titres. Les OKR permettent aux employ\u00e9s d'\u00eatre valoris\u00e9s pour leurs r\u00e9alisations, et pas seulement pour leurs ant\u00e9c\u00e9dents, leurs dipl\u00f4mes ou leurs titres.<\/p>\n<\/div> Data modifie la mani\u00e8re dont les entreprises sont gouvern\u00e9es et le r\u00f4le des dirigeants - et des administrateurs en particulier - qui ne consiste plus \u00e0 prendre les meilleures d\u00e9cisions dans l'int\u00e9r\u00eat de l'entreprise, mais \u00e0 cr\u00e9er un syst\u00e8me permettant \u00e0 chacun de contribuer \u00e0 la prise des meilleures d\u00e9cisions au sein de l'entreprise.<\/p>\n En tant que membre du conseil d'administration, vous avez un r\u00f4le important \u00e0 jouer dans le traitement des questions qui ont un impact tangible sur les r\u00e9sultats de l'entreprise, mais cela n\u00e9cessitera des changements de paradigme. Et c'est pr\u00e9cis\u00e9ment parce que data bouscule la gouvernance qu'elle doit \u00eatre appropri\u00e9e par la gouvernance elle-m\u00eame.<\/p>\n Au fur et \u00e0 mesure que votre politique data governance \u00e9volue, vous devrez veiller \u00e0 ce que vos priorit\u00e9s englobent le traitement responsable et \u00e9thique data et les initiatives de sobri\u00e9t\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique dans son cadre. Il est essentiel d'op\u00e9rer de mani\u00e8re \u00e0 r\u00e9duire l'empreinte \u00e9conomique, sociale et environnementale de la technologie num\u00e9rique.<\/p>\n En p\u00e9riode de doute ou de changements radicaux, la tendance humaine est de se fermer et de se replier sur soi. Les gens construisent des syst\u00e8mes d'autod\u00e9fense (biais de confirmation) pour \u00e9viter d'\u00eatre \u00e9branl\u00e9s dans leurs convictions, en cr\u00e9ant leurs propres syst\u00e8mes de v\u00e9rit\u00e9. Correctement utilis\u00e9e, data est la v\u00e9rit\u00e9 qui devrait nous permettre de prendre de meilleures d\u00e9cisions, plus fiables et plus ind\u00e9pendantes, dans l'int\u00e9r\u00eat des clients, des utilisateurs, des employ\u00e9s et de l'entreprise dans son ensemble.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>Comment data permet une meilleure prise de d\u00e9cision<\/h2><\/div>
Data doit \u00eatre trait\u00e9 comme un actif strat\u00e9gique<\/h2><\/div>
Une entreprise pilot\u00e9e par data doit devenir une usine de d\u00e9veloppement des talents<\/h2><\/div>
Dans une entreprise moderne, le processus de d\u00e9cision doit \u00eatre d\u00e9centralis\u00e9<\/h2><\/div>
Diriger, c'est mesurer<\/h2><\/div>
Conclusion : Une nouvelle perception de data et data governance<\/h2><\/div>